สรุปเนื้อหา เรื่อง How to Expedite Medical AI Development in Thailand จากงานสัมมนา SCBX UNLOCKING AI (EP4)

Keynote: How to Expedite Medical AI Development in Thailand

Event: SCBX Unlocking AI EP4, Computer Vision: How AI See Things Like We Do

Collaboration: SCBX และ Insiderly.ai

Venue: SCBX NextTech, สยามพารากอน ชั้น 4

Speaker: คุณศิวดล มาตยากูร, Co-Founder, Cariva

มนุษย์แต่ละคนไม่เหมือนกัน สุขภาพของแต่ละคนก็ไม่เหมือนกัน หากวงการแพทย์หาวิธีการดูแลรักษาคนไข้แบบ Personalized Care หรือให้การรักษาที่เฉพาะตัว เหมาะสมกับร่างกายของคนไข้ได้ จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการรักษาผู้ป่วยให้กลับมามีสุขภาพที่แข็งแรงต่อไป

ในงาน SCBX UNLOCKING AI: EP4 Computer Vision: How AI See Things Like We Do คุณศิวดล มาตยากูร, Co-Founder, Cariva มาบรรยายในหัวข้อ How to Expedite Medical AI Development in Thailand ถึงการพัฒนาของเทคโนโลยีทางการแพทย์ว่า AI นั้นสามารถช่วยแก้ปัญหาที่ว่ามานี้ในต่างประเทศได้แล้ว แต่ในไทยยังไม่สามารถทำเช่นนั้นได้ เพราะมีปริมาณข้อมูลไม่เยอะเพียงพอ

ดังนั้นถ้าอยากทำให้ AI ใช้งานได้จริง ต้องเริ่มจากการสร้างระบบพื้นฐานที่รองรับการทำงานของ AI ด้วย ถ้าสามารถเชื่อมต่อกับระบบพื้นฐาน หรือระบบ Smartphone ให้ผู้คนใช้ไม่ได้ ก็ไม่เป็นประโยชน์

แต่ถ้าทำได้ ต่อจากนี้คนไข้อาจไม่ต้องเสียเวลาไปโรงพยาบาลอีกแล้ว และจะสามารถเข้ารับการรักษาได้เลยแบบ Telemedicine จากที่บ้านได้ โดยแพทย์ยังวินิจฉัย-วิเคราะห์ข้อมูลที่มีความแม่นยำได้ในเวลาแค่ไม่กี่นาที

คุณศิวดล ยกตัวอย่างว่าปัจจุบัน สถานที่ที่เต็มไปด้วย Data ด้านการแพทย์มากที่สุด มีข้อมูลเกี่ยวกับอาการป่วย การรักษาโรคที่มากที่สุดคือโรงพยาบาลศิริราช ที่มีการรักษาคนไข้ไม่ต่ำกว่า 3 ล้านเคสต่อปี แต่ข้อมูลเหล่านั้นกลับมีน้อยคนที่จะเข้าถึง และนำมาใช้ยกระดับทางการแพทย์ได้และต้องรอนานกว่า 1 ปีหากต้องทำเรื่องเพื่อเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นจริงๆ ซึ่งก็อาจสายเกินไป

นอกจากนั้นยังมีปัญหาเรื่อง PDPA เมื่อคนไข้ไม่อนุญาตให้เปิดเผยข้อมูลเพื่อนำไปใช้ในทางการแพทย์ ก็จะทำให้ไม่มีข้อมูลนำไปวิเคราะห์ สร้างประโยชน์ต่อไปได้

ไม่เพียงแค่คนนอกจะเข้าถึงข้อมูลไม่ได้ แต่แม้กระทั่งในโรงพยาบาลเองก็ยังมีปัญหา เข้าถึงข้อมูลของแต่ละหน่วยงานภายในไม่ได้ เพราะหน่วยงานต่างๆ มีรูปแบบการเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันไป หากนำ AI มาช่วยงานได้จริง ก็จะต้องเสียเวลา Clean Data หรือจัดระเบียบข้อมูลอีกพักใหญ่

ปัญหาอีกประการก็คือ ที่ผ่านมามีองค์กร Startup ใช้โมเดลเก็บข้อมูล Open Source จากต่างประเทศ แล้วค่อยนำมาปรับใช้กับคนไทย ผลปรากฏว่าข้อมูลที่ได้นั้นไม่สามารถปรับใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากบริบทของชีวิตคนไทยและชาวต่างชาติแตกต่างกัน นำมาสู่ข้อสรุปว่าประเทศไทยควรต้องมีแพลตฟอร์ม Data ของคนไทยเองเท่านั้น จึงจะสามารถนำมาใช้กับคนไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณศิวดล ถือโอกาสนี้กล่าวขอบคุณฐานข้อมูลจากโรงพยาบาลศิริราช ที่รวบรวมข้อมูลการรักษามากกว่า 3 ล้านเคสต่อปีมาให้ใช้ในการพัฒนา ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการทำงาน และหวังว่าในอนาคตอันใกล้ จะช่วยให้แพทย์ 1 คนให้การรักษาคนไข้แบบ Personalized Care ได้จริงๆ